Вы можете использовать следующий синтаксис, чтобы удалить один столбец из pandas DataFrame по номеру индекса:
#drop first column from DataFrame
df.drop (df.columns [0], axis= 1 , inplace= True )
И вы можете использовать следующий синтаксис, чтобы удалить несколько столбцов из pandas DataFrame по номерам индексов:
#drop first, second, and fourth column from DataFrame
cols = [0, 1, 3]
df.drop (df.columns [cols], axis= 1 , inplace= True )
Если в вашем DataFrame есть повторяющиеся имена столбцов, вы можете использовать следующий синтаксис, чтобы удалить столбец по номеру индекса:
#define list of columns
cols = [x for x in range(df.shape [1])]
#drop second column
cols. remove (1)
#view resulting DataFrame
df.iloc [:, cols]
В следующих примерах показано, как на практике удалять столбцы по индексу.
Пример 1. Удаление одного столбца по индексу
В следующем коде показано, как удалить первый столбец в кадре данных pandas:
import pandas as pd
#create DataFrame
df = pd.DataFrame({'team': ['Mavs', 'Lakers', 'Spurs', 'Cavs'],
'first': ['Dirk', 'Kobe', 'Tim', 'Lebron'],
'last': ['Nowitzki', 'Bryant', 'Duncan', 'James'],
'points': [26, 31, 22, 29]})
#drop first column from DataFrame
df.drop (df.columns [0], axis= 1 , inplace= True )
#view resulting dataFrame
df
first last points
0 Dirk Nowitzki 26
1 Kobe Bryant 31
2 Tim Duncan 22
3 Lebron James 29
Пример 2. Удаление нескольких столбцов по индексу
В следующем коде показано, как удалить несколько столбцов в кадре данных pandas по индексу:
import pandas as pd
#create DataFrame
df = pd.DataFrame({'team': ['Mavs', 'Lakers', 'Spurs', 'Cavs'],
'first': ['Dirk', 'Kobe', 'Tim', 'Lebron'],
'last': ['Nowitzki', 'Bryant', 'Duncan', 'James'],
'points': [26, 31, 22, 29]})
#drop first, second and fourth columns from DataFrame
cols = [0, 1, 3]
df.drop (df.columns [cols], axis= 1 , inplace= True )
#view resulting dataFrame
df
last
0 Nowitzki
1 Bryant
2 Duncan
3 James
Пример 3. Удаление одного столбца по индексу с дубликатами
В следующем коде показано, как удалить столбец по номеру индекса в кадре данных pandas, когда существуют повторяющиеся имена столбцов:
import pandas as pd
#create DataFrame
df = pd.DataFrame({'team': ['Mavs', 'Lakers', 'Spurs', 'Cavs'],
'last': ['Nowitzki', 'Bryant', 'Duncan', 'James'],
'last': ['Nowitzki', 'Bryant', 'Duncan', 'James'],
'points': [26, 31, 22, 29]},
columns=['team', 'last', 'last', 'points'])
#define list of columns range
cols = [x for x in range(df.shape [1])]
#remove second column in DataFrame
cols. remove (1)
#view resulting DataFrame
df.iloc [:, cols]
team last points
0 Mavs Nowitzki 26
1 Lakers Bryant 31
2 Spurs Duncan 22
3 Cavs James 29
Дополнительные ресурсы
Как объединить два столбца в Pandas
Pandas: как сортировать столбцы по имени
Pandas: как найти разницу между двумя столбцами
Pandas: как суммировать столбцы на основе условия